MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092618727 · doi:10.1016/j.vaccine.2020.09.048

The disease burden of influenza beyond respiratory illness

2020· review· en· W3092618727 sur OpenAlexaff
Alejandro E. Macías, Janet E. McElhaney, Sandra S. Chaves, Joshua Nealon, Marta C. Nunes, Sandrine Samson, Bruce T. Seet, Thomas Weinke, Hongjie Yu

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSanofi (Canada)University of TorontoHealth Sciences North
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Major Science and Technology Projects of ChinaSanofi Pasteur
Mots-clésMedicineIntensive care medicineDiseaseEpidemiologyDisease burdenPandemicBurden of diseaseImmunologyRespiratory systemPregnancyInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although influenza is primarily considered a respiratory infection and causes significant respiratory mortality, evidence suggests that influenza has an additional burden due to broader consequences of the illness. Some of these broader consequences include cardiovascular events, exacerbations of chronic underlying conditions, increased susceptibility to secondary bacterial infections, functional decline, and poor pregnancy outcomes, all of which may lead to an increased risk for hospitalization and death. Although it is methodologically difficult to measure these impacts, epidemiological and interventional study designs have evolved over recent decades to better take them into account. Recognizing these broader consequences of influenza virus infection is essential to determine the full burden of influenza among different subpopulations and the value of preventive approaches. In this review, we outline the main influenza complications and societal impacts beyond the classical respiratory symptoms of the disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations373
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVaccineMême sujetInfluenza Virus Research StudiesTravaux en français237 207